基于人工神经网络煤层气井短期产能预测

作者：杜严飞; 吴财芳; 薛佳佳; 李腾; 杨庆龙

来源：辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 2013, (04): 493-498.

• BP神经网络
• 煤层气井
• COMET3
• 产能预测
• 产气量
• 产水量
• 时间序列
• 短期预测 BP neural network
• coalbed methane well
• COMET3
• productivity prediction
• gas production
• water production
• time series
• short-term production

为对煤层气井产能的实时动态监测和预测预报,基于时间序列预测思想构建了适合于煤层气井产能预测的BP神经网络模型.以潘庄CM1井为预测实例,分析表明:BP神经网络能够较为准确地预测出煤层气井未来30 d的产能变化,其产气量和产水量预测平均相对误差分别为1.35%和3.88%;与COMET3预测结果相比,BP神经网络短期产能预测精度高,能更好的反映出煤层气井产能变化趋势.

• 单位
  重庆地质矿产研究院; 中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）; 国土资源部